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作者：陈宇庆;凌能祥;
单位：合肥工业大学数学学院;
摘要：考虑在函数型解释变量部分观测的情况下，用函数线性模型刻画与标量响应变量的关系.基于函数型主成分分析(Functional Principal Component Analysis,简称FPCA)实现了对缺失部分样本的重构，并通过实证分析，对一组北京市2010-2014年间统计的包括部分观测PM2.5数值的气象数据，分析了PM2.5作为部分观测函数型解释变量对标量响应变量平均气温的影响，结果表明了该方法具有处理缺失函数数据的现实意义.
关键词：函数线性模型;;随机缺失;;复合分位数回归;;PM2.5
基金资助：国家自然科学基金(72071068)
